dede实现点击加载更多数据(ajax发送请求)

织梦CMS多条件筛选功能实现与优化 内容管理系统(CMS)中的多条件筛选功能是提升用户体验的关键技术组件,尤其在电商、房产和招聘等场景中尤为重要。其实现原理主要基于前端表单交互与后端数据库查询的协同工作,通过合理的数据模型设计和SQL优化来确保性能。在织梦CMS中,开发者可以通过原生标签组合或自定义SQL两种方案实现这一功能,其中自定义SQL方案更适合企业级复杂需求。技术价值体现在能够显著提升数据检索效率,同时支持更灵活的业务场景。典型的应用包括商品多属性筛选、多维度房源查询等。本文以织梦CMS为例,详细解析了如何通过jQuery、AJAX和 阅读详情

参考网址:http://www.dede58.com/a/zhimengjiaocheng/development/4580.html

一、首先找到并打开/plus/list.php文件,在里面找到如下代码:
require_once(dirname(FILE)."/…/include/common.inc.php");
在这段代码下面添加以下代码:

//列表页瀑布流无限加载代码
if(isset($_GET['ajax'])){
    // echo 'ajax';
    // exit();
    $typeid = isset($_GET['typeid']) ? intval($_GET['typeid']): 0;//传递过来的分类ID
    $page = isset($_GET['page']) ? intval($_GET['page']): 0;//页码
    $pagesize = isset($_GET['pagesize']) ? intval($_GET['pagesize']): 15;//每页多少条,也就是一次加载多少条数据
    $start = $page>0 ? ($page-1)*$pagesize : 0;//数据获取的起始位置。即limit条件的第一个参数。
    $typesql = $typeid ? " WHERE typeid=$typeid AND arcrank=0" : '';//这个是用于首页实现瀑布流加载,因为首页加载数据是无需分类的,所以要加以判断,如果无需
    $total_sql = "SELECT COUNT(id) as num FROM `#@__archives` $typesql ";
    $temp = $dsql->GetOne($total_sql);
    $total = 0;//数据总数
    $load_num =0;
    if(is_array($temp)){
        $load_num= round(($temp['num']-15)/$pagesize);//要加载的次数,因为默认已经加载了
        $total = $temp['num'];
    }
    $sql = "SELECT a.*,t.typedir,t.typename,t.isdefault,t.defaultname,t.namerule,t.namerule2,t.ispart, t.moresite,t.siteurl,t.sitepath FROM `#@__archives` as a JOIN `#@__arctype` AS t ON a.typeid=t.id $typesql ORDER BY id DESC LIMIT $start,$pagesize";

    $dsql->SetQuery($sql);
    $dsql->Execute('list');
    $statu = 0;//是否有数据,默认没有数据
    $data = array();
    $index = 0;
    while($row = $dsql->GetArray("list")){
        $row['info'] = $row['info'] = $row['infos'] = cn_substr($row['description'],160);
        $row['id'] =  $row['id'];
        $row['filename'] = $row['arcurl'] = GetFileUrl($row['id'],
        $row['typeid'],$row['senddate'],$row['title'],$row['ismake'],
        $row['arcrank'],$row['namerule'],$row['typedir'],$row['money'],
        $row['filename'],$row['moresite'],$row['siteurl'],$row['sitepath']);
        $row['typeurl'] = GetTypeUrl($row['typeid'],$row['typedir'],
        $row['isdefault'],$row['defaultname'],$row['ispart'],
        $row['namerule2'],$row['moresite'],$row['siteurl'],$row['sitepath']);
        if($row['litpic'] == '-' || $row['litpic'] == ''){
            $row['litpic'] = $GLOBALS['cfg_cmspath'].'/images/defaultpic.gif';
        }
        if(!preg_match("#^http:\/\/#i", $row['litpic']) &&$GLOBALS['cfg_multi_site'] == 'Y'){
            $row['litpic'] = $GLOBALS['cfg_mainsite'].$row['litpic'];
        }
        $row['picname'] = $row['litpic'];//缩略图
        //$row['stime'] = GetDateMK($row['pubdate']);
        $row['stime'] = date('Y-m-d', $row['pubdate']);
        $row['click'] = $row['click'];
        $row['typelink'] = "".$row['typename']."";//分类链
        $row['fulltitle'] = $row['title'];//完整的标题
        $row['shorttitle'] = $row['shorttitle'];//副标题
        $row['title'] = cn_substr($row['title'], 80);//截取后的标题
        $data[$index] = $row;
        $index++;
    }
    if(!empty($data)){
        $statu = 1;//有数据
    }
    $result =array('statu'=>$statu,'list'=>$data,'total'=>$total,'load_num'=>$load_num);
    echo json_encode($result);//返回数据
    exit();
}

二、在需要使用的页面引入jquery,实现点击发送ajax

<div style="margin-top: 60px;">
                    <ul class="news-list" id="datalist">
                        {dede:list pagesize ='3'}
                            <li>
                                <img src="[field:picname/]" alt="[field:title/]">
                                <div>
                                    <h3>[field:title/]</h3>
                                    <p>[field:description/]</p>
                                    <span>[field:pubdate function="MyDate('Y\/m\/d',@me)"/]</span>
                                    <a href="[field:arcurl/]">+</a>
                                </div>
                                <a href="[field:arcurl/]" class='go-newsdetail'></a>
                            </li>
                        {/dede:list}
                       
                    </ul>
                    <div class="getmore-box">
                        <p style="display: none" id="loadmore">已经没有更多数据了</p>
                        <a href="javascript:void(0);" id="loadbtn" class="getmore-list">加载更多 / more</a>
                    </div>
                    <a href="javascript:gotop();" class="gotop"></a>
                </div>


<script src="http://libs.baidu.com/jquery/1.9.0/jquery.js"></script>
<script type="text/javascript">
    $(function () {
        var currentpage = 2;
        // 页面滚动到底部加载
        $(window).scroll(function () {
            if ($(window).scrollTop() == $(document).height() - $(window).height()) {
                // currentpage++;
                // console.log(currentpage)
                sendAjax(currentpage, function(){
                    currentpage++;
                });
            }
        });
		//点击加载更多
        $("#loadbtn").click(function(){
            sendAjax(currentpage, function(res){
                currentpage++;
            });
            
        })
    });

    function sendAjax(currentpage, callback){
        console.log(currentpage)
        var url = "/plus/list.php";
                var data = {ajax:'pullload',typeid:'{dede:field name="typeid"/}',page:currentpage,pagesize:3};
                $.ajax({
                    url: url,
                    data: data,
                    async: false,
                    type: 'GET',
                    dataType: 'json',
                    error: function () {
                        alert('网络错误,请检查网络是否正常');
                    },
                    success: function (data) {
                        console.log(data);
                        callback(true);
                        if(data.statu == 1){
                            $(data.list).each(function (i, n) {
                                var str = '';
                                str += '<li>';
                                str += '<img src="' + n.picname + '" alt="' + n.title + '">';
                                str += '<div>';
                                str += '<h3>' + n.title + '</h3>';
                                str += '<p>' + n.description + '</p>';
                                str += '<span>' + n.stime + '</span>';
                                str += '<a href="' + n.arcurl + '">+</a>';
                                str += '</div>';
                                str += '</li>';
                                $('#datalist').append(str);
                            });
                        }else{
                            $('#loadmore').show();
                            $('#loadbtn').hide();
                        }
                    }
                });
    }

</script>
瀑布流布局,点击加载更多效果 利用 jQuery瀑布流布局,点击加载更多效果 同时还用layui实现了一些别的样式 立即下载

相关推荐

js实现瀑布流并可加载更多

利用JavaScript实现了瀑布流,并可以加载更多!

dede织梦瀑布流代码,可修改为点击加载更多

嫌麻烦可以直接下载下面的两个文件(注意:程序为UTF-8版本):   滚动自动加载瀑布流代码[点此下载]   点击加载瀑布流代码[点此下载]   首先页面上必须加载这三个js: 瀑布流调用方法: {dede:list pagesize='3'} [field:title/] {/dede:list}   要注意,本瀑布流为无限加载形式,所以分页处一定要注意,调用方法为:...

336

从理论到实践:使用Sigrity SystemSI完成DDR4信号完整性仿真全流程解析

本文详细解析了使用Sigrity SystemSI完成DDR4信号完整性仿真的全流程,从核心挑战到实战操作。文章深入探讨了DDR4信号完整性问题,介绍了SystemSI工具链的演进与分工,并提供了从前期准备到高级技巧的详细指南,帮助工程师有效解决DDR4设计中的信号完整性问题。

weixin_30505225的博客 511

织梦cms ajax.php,详解织梦模板DEDE首页列表页AJAX无限加载瀑布流修正版

最近在学javascript,才慢慢开始读懂JS代码。对HTML前台AJAX加载技术研究了一番,像博客站或者图片站运用AJAX异步无限加载,做成瀑布流,提高用户体验,这是AJAX异步加载的优点。AJAX异步加载的弊端:属于WEB前端技术,蜘蛛不会抓JS调用的内容,也就是并不利于SEO优化。所以要运用这个功能的话最好有一部分直接调用,另一部分采用AJAX异步加载。接下来用织梦来做AJAX异步加载WE...

weixin_31134719的博客 347

基于价值的深度强化学习:DQN

本文主要是介绍DQN原理和算法伪代码和代码实现,算法实现包括pytorch版本和stable-baselines3版本

溯源的专栏 1085

Altera Quartus II FPGA固件烧录全攻略:从SOF到JIC的完整流程(附EPCQ128配置技巧)

本文详细介绍了使用Altera Quartus II工具链将FPGA固件从SOF文件转换为JIC文件并烧录到EPCQ128 Flash芯片的完整流程。内容涵盖环境配置、文件转换步骤、EPCQ128专用配置技巧以及常见问题解决方案,帮助工程师实现FPGA固件的flash固化,确保设计可靠运行。

weixin_30275415的博客 205

利用ajax实现织梦dedecms瀑布流无限加载功能

该功能主要用到AJAX技术! 一、首先找到并打开/plus/list.php文件,在里面找到如下代码:require_once(dirname(__FILE__)."/../include/common.inc.php");在其代码下面添加如下代码://列表页瀑布流无限加载代码 if(isset($_GET['ajax'])){ $typeid = isset($_GET['typeid

黑猫警长博客 1万+

欧姆龙NX控制器与Sysmac studio的电机配置方法

使用歐姆龍NX控制器與Sysmac studio控制電機簡單運動 <上> — 環境配置0. 前言1. 實際硬件連接2. Sysmac studio 配置2.1 新建工程2.2 通信設置2.2.1 軟件內通信設置2.2.2 上位機本地通信設置 0. 前言 筆者最近需要使用到歐姆龍的多軸運動控制器來控制電機運動,但網路上關於Sysmac studio的教程或文章較為零散,作為初學者的筆者難以消化,故在稍微會用軟件後撰寫本文,為自己留個筆記,同時希望能夠幫助到需要的人。 1.本文面向買了歐姆龍控制器

weixin_46005653的博客 1万+

php ajax 加载列表,dedecms使用ajax+php实现列表无限加载

经常会在手机app上看到列表页面下来或者点击的时候可以实现无限加载更多内容的效果,今天说下在织梦网站中如何实现这个功能。这个功能需要用到PHP和ajax技术。首先找到并打开/plus/list.php文件,在里面找到如下代码:require_once(dirname(__FILE__)."/../include/common.inc.php");在其下面添加如下代码://列表页瀑布流无限加载代码i...

weixin_31188807的博客 321

工程师必看:如何用定时截尾试验快速验证产品MTBF(附真实案例解析)

本文为硬件工程师详细解析了如何运用定时截尾试验快速验证产品MTBF(平均无故障工作时间)。通过七步实战法,结合工业物联网网关的真实案例,阐述了从参数设定、试验执行到结果判读的完整流程,并提供了MATLAB脚本实现自动化计算与可视化,帮助工程师在有限时间内科学评估产品可靠性。

weixin_29243063的博客 495

踩坑实录:C#上位机YOLOv11从2FPS到45FPS,ONNX Runtime GPU加速全解析

算力迁移:将推理核心从CPU迁移至GPU(核心提速手段);内存复用:避免重复分配/释放内存,减少GC压力;维度固定:工业场景固定输入分辨率,关闭动态维度;资源限制:合理限制GPU/CPU/内存占用,避免资源耗尽;解耦设计:推理线程与UI线程解耦,避免跨线程问题。

这里只有干货:从 Modbus 通信到 MES 对接,从 YOLO 训练到工控机部署,带你搞定工业软件开发全流程。 572

dede实现点击使用ajax加载更多数据 (三级分类版本)

一、首先找到并打开/plus/list.php文件,在里面找到如下代码: require_once(dirname(FILE)."/…/include/common.inc.php"); 在这段代码下面添加以下代码: //列表页瀑布流无限加载代码 if(isset($_GET['ajax'])){ $typeid = isset($_GET['typeid']) ? intval($_GET['typeid']): 0;//传递过来的分类ID $oldids = isset($_GET['i

xioxi 550

一种抑制undershoot/overshoot锐化算法介绍

一、USM 当增强图像的边缘、细节信息等高频信息时,图像的锐化视觉效果会得到较大提升。提高图像锐化的一种经典算法为非锐化掩码(UNsharp Masking)技术。该技术首先通过高通滤波并与缩放系数相乘,其结果再与原始图像相加,即可对高频信息进行增强。其主要的原理如下图所示: 其中,对图像进行高通滤波的另一种等效方法为:原始图像减去原始图像的低通滤波图像,其结果被称之为“掩码”。因此,上述的USM方法可以表示为: 原始图像减去原始图像低通滤波之后的图像得到掩码M。 2.掩...

大熊 4242

dede文章异步ajax加载,织梦DedeCMS列表“加载更多”“无限下拉”Ajax加载使用方法...

Infinite Ajax Scroll 简称 ias,无限的ajax滚动,是一款jQuery滚动ajax分页插件,当页面滚动到容器可见部分将自动异步加载数据。下面先来看看效果。无限下拉效果点击加载更多效果插件说明炒鸡简单,不用改动程序内核文件,不用懂php代码支持“加载更多”支持“无限下拉”支持动静态支持图片延迟加载插件的集成很简单,分以下几个步骤:1、页面中引用 jquery.js 与 jq...

weixin_30920907的博客 400

海思芯片YOLOv8模型部署完整指南:从RPN硬化到8bit量化精度优化

本文详细介绍了在海思芯片平台部署YOLOv8目标检测模型的完整方案,重点解决8bit量化精度损失问题。通过分析海思RPN硬化层的性能优势(1.9ms推理时间),对比不同量化策略(16bit仅损失0.6AP,8bit损失5.2AP),并深入定位到strides计算层是量化误差的主要来源。关键突破在于采用混合精度策略(敏感层16bit,其余8bit),使8bit量化AP回升4.1%,同时保持3.4ms的推理速度和60%的低NPU占用率。文章还提供了量化参数调整、校准数据集优化等进阶技巧,为边缘计算应用提供了性能

FJN110的博客 732

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

列表页点击加载更多,无刷新加载更多文章的方法(yii)

先说下看到这个问题后的思路,首先有个更多按钮,当点击更多按钮时候,触发一个js事件,js通过ajax向controller传值,并返回相关json数据,循环json数据,加到页面相关位置。 更多 $('.get_more').click(function(){ //取得现在页面上的文章数 var articlecount = $('.xxx').length; $.a

u010674395的专栏 1697

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

ajax瀑布流 dede,dedecms加载更多,无限下拉瀑布流插件

这篇教程会使用到Infinite Ajax Scroll插件,即无限的ajax滚动,当页面滚动到容器可见部分将自动异步加载数据。插件的集成很简单,分以下几个步骤:1、页面中引用jquery.js 与 jquery-ias.min.jsjquery-ias.min.js与jquery.js 下载链接: 链接: https://pan.baidu.com/s/12O_lrto_HBB4aGhdnFYd...

weixin_29231221的博客 257

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

织梦dedecms首页列表页,ajax点击加载更多,瀑布流,首页多栏目切换简化版

去年6月写过一个相关教程,发现重复的代码占一大半,现在优化下,更简单. 点击查看原文 http://blog.youkuaiyun.com/viqecel/article/details/51675573 简化部分主要是栏目切换时,除子第一个默认栏目,其它的全改成ajax,不再生成静态页,而且通过php循环,简化了代码.另外加载更多按钮等也修改了触发形式. 效果图       一,模板 模...

8245

点击更多加载更多新闻内容

点击更多加载更多新闻内容

qq_27669311的博客 564

织梦DedeCMS列表“加载更多”“无限下拉”Ajax加载使用方法

记录一次项目经历,需要在DEDECMS中用到无限下拉替换点击分页功能,分享下,记录点滴,需要的可以共同交流! Infinite Ajax Scroll简称ias,无限的ajax滚动,是一款jQuery滚动ajax分页插件,当页面滚动到容器可见部分将自动异步加载数据。 下面先来看看效果。 无限下拉效果 点击加载更多效果 插件说明 炒鸡简单,不用改动程序内核文件,不用懂php代码 支持“加载更多” 支持“无限下拉” 支持动静态 支持图片延迟加载 插件的集成很简单,分以下几个步骤..

QQ272821361的专栏 610

dedecms首页列表页ajax下拉加载更多文章瀑布流效果

一、首先找到并打开/plus/list.php文件,在里面找到如下代码: require_once(dirname(__FILE__)."/../include/common.inc.php"); 在这段代码下面添加以下代码: //列表页瀑布流无限加载代码 if(isset($_GET['ajax'])){ $typeid = isset($_GET['typeid']) ? in...

codipy的博客 374

织梦ajax加载文章列表,织梦首页实现文章列表分页显示

使用织梦建站时,有时想仿博客站在首页显示网站最新文章,这就需要有一个分页功能。参考了网上几个方法,解决了一些问题,最后成功显示。1、在HTML模板头文件head引入下面代码:function multi(pagenum,tagid){var taget_obj = document.getElementById(tagid);var taget_obj_page = document.getEle...

weixin_30769779的博客 306

php瀑布流加载,利用ajax实现织梦dedecms瀑布流无限加载功能

该功能主要用到AJAX技术!一、首先找到并打开/plus/list.php文件,在里面找到如下代码:require_once(dirname(__FILE__)."/../include/common.inc.php");1在其代码下面添加如下代码://列表页瀑布流无限加载代码if(isset($_GET['ajax'])){ $typeid = isset($_GET['typeid']) ? ...

weixin_39905725的博客 232

jquery 滚动,或点击,加载文章

{dede:arclist row='8'  orderby='pubdate' orderway='desc' typeid='76' titlelen='88'} [field:title/]发布日期:[field:pubdate function="MyDate('Y-m-d',@me)"/] {/dede:arclist}

IT技术宅-北方的刀郎 686

“瀑布流“ 滚动网页采集工具

针对瀑布流滚动网页(如微博、小红书)的采集难题,可通过Ajax动态加载功能模拟人工滚动操作,实现自动加载和采集内容。 该功能有效解决了瀑布流页面传统采集工具无法处理的痛点,支持点击加载和滚动加载两种模式,显著提升动态网页的数据采集效率。

moshi_6的博客 297
上一篇: dede在添加文章页增加附件上传后点击浏览找不到文件提示No Exsits Path解决
下一篇: dede:channelartlist 判断 ,根据id判断二级栏目是否需要加跳转链接
if时光重来
博客等级 码龄8年 248粉丝 217原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值